Emission characteristics of light-duty vehicles based on portable emission measurement system (PEMS)
-
摘要:
选择11辆轻型汽车作为研究对象，利用车载测试系统（portable emission measurement system，PEMS）研究了轻型汽车气态污染物排放和油耗特征。结果表明：轻型汽车一氧化碳（carbon monoxide，CO）、氮氧化物（nitrogen oxides，NOx）和总碳氢化合物（total hydrocarbons，THC）的排放因子分别为（910.4±822.6）、（58.0±48.3）和（21.6±16.1）mg/km，且其排放速率随发动机比功率-速度（vehicle specific power-velocity，VSP-v）增大而增加，冷启动期间CO、NOx和THC的排放量占排放总量的11.2%±2.1%、3.7%±5.4%和52.7%±4.6%。轻型汽车瞬态油耗速率随VSP-v的增大而增加，车辆相对油耗在平均车速低于15 km/h时显著上升，车速在40 km/h以上时油耗随车速变化呈平稳的趋势。20 ℃时CO、NOx和THC排放速率高于1 ℃时的排放速率；1 ℃的环境温度使油耗速率增加，尤其在车辆高速行驶时，1 ℃时其油耗速率比20 ℃时高27.1%±24.5%。
Abstract:The emission characteristics of gaseous pollutants and the fuel consumption from eleven gasoline light-duty gasoline cars were studied, using the portable emission measurement system (PEMS). The results showed that the emission factors of light-duty gasoline cars were (910.4±822.6) mg/km for carbon monoxide (CO), (58.0±48.3) mg/km for nitrogen oxides (NOx), and (21.6±16.1) mg/km for total hydrocarbons (THC), respectively. The emission rates of CO, NOx, and THC increased with the increase of vehicle specific power-velocity (VSP-v), and the emissions in the cold start phase accounted for 11.2%±2.1%, 3.7%±5.4%, and 52.7%±4.6% of the total CO, NOx, and THC mass, respectively. The transient fuel consumption rates of the light-duty gasoline cars increased with the increase of VSP-v. Vehicle relative fuel consumption increased significantly as the vehicle average speed was less than 15 km/h, and increased slightly as the vehicle average speed was over 40 km/h. The emission rates of CO, NOx, and THC at 20 ℃ were higher than those at 1 ℃. Ambient temperature also dramatically influenced vehicle fuel consumption rate. Especially when the vehicle was running at high speed, the fuel consumption rate at 1 ℃ was 27.1%±24.5% higher than that at 20 ℃.
-
中国机动车高速增长、高频使用和高度聚集的综合特征给城市空气质量管理带来极大挑战[1-2]。机动车排放的氮氧化物（nitrogen oxides，NOx）和总碳氢化合物（total hydrocarbons，THC）是二次污染物的重要前体物[3]；高浓度一氧化碳（carbon monoxide，CO）会损害人类的神经系统和氧气运输。因此，机动车气态污染物（CO、THC和NOx）的排放特征一直是研究热点。轻型汽车是中国机动车保有量的主体，截止到2018年，我国轻型汽车保有量已经超过2.3亿辆，约占机动车总量的72%[4]。目前，对于轻型汽车常规气态污染物的排放，国内已进行了大量研究[5-7]。但目前缸内直喷（gasoline direct injection，GDI）技术已在中国市场广泛应用，对于发动机技术差异〔如GDI和进气道喷射(port fuel injection，PFI)〕引起的污染物排放和油耗差异的研究相对较少。
国外研究表明，由于喷油方式和混合方式的不同，GDI和PFI车辆的气态污染物排放存在显著差异。如Graham[8]基于台架测试发现GDI车辆平均CO排放因子比PFI车低40%；Singh[9]基于车载测试（portable emission measurement system，PEMS）发现，GDI车辆的CO和THC排放量分别比PFI车低33%和44%；王军方等[10]的研究表明，GDI汽油车的CO和HC排放比PFI车低4.3%~39.5%。此外，因为GDI能更精准地控制燃料喷射时间和进入气缸的实际燃油量[11]，通常其燃油经济性比PFI要高，然而在Singh[9]的研究中真实状况下油耗对GDI和PFI的差别并不敏感。因此，需要针对不同发动机技术的污染物排放和油耗开展深入的研究。
运行工况也是影响车辆污染物排放和油耗的重要因素。以冷启动为例，由于启动期间发动机和后处理催化剂在低温条件下运行，导致车辆的气态污染物排放量急剧增加[12-13]。如Weilenmann等[12-13]研究发现，冷启动阶段汽油车的CO和HC排放量相较热启动增加11倍以上。此外，Yao等[14]发现，CO、NOx和THC排放速率随发动机比功率（vehicle specific power，VSP）的增大而增加。Zhang等[15]的研究结果表明，轻型汽油车在较高车速下（35 km/h）的油耗比低速（15 km/h）时要高81%±16%，且实际道路的油耗比在整车转毂下的油耗要高约10%。
以往对轻型汽车的排放研究主要采用实验室台架测试。但有研究[16-17]表明，台架测试法难以反映车辆在实际道路时的污染物排放和油耗，因此，GB 18352.6—2016《轻型汽车污染物排放限值及测量方法（中国第六阶段）》已明确将实际道路PEMS列为法规测试方法[18]。虽然目前国内已有研究者利用PEMS方法测量了轻型汽车CO、NOx和THC等污染物的排放情况[5,19]，但针对实际道路上不同发动机技术（GDI和PFI）气态污染物排放差异的研究较少。综上，笔者选取不同喷油技术的轻型汽车为研究对象，利用PEMS分析不同发动机技术、道路工况和发动机工况对气态污染物的排放以及油耗的影响，以期为精细化排放清单以及新政策措施的制定提供科学依据。
1. 材料与方法
1.1 测试车辆
测试对象为11辆轻型汽油车（4辆喷油方式为GDI，7辆喷油方式为PFI），每辆测试车辆均装备三元催化转化器（three-way catalyst converter，TWC）。测试车辆的详细信息见表1。
表 1 测试车辆基本信息Table 1. Details of tested vehicles车辆编号 品牌 生产年份 排放标准 后处理 行驶里程/(103 km) 排量/L 整备质量/kg 额定功率
/kW喷油方式 1# 别克 2006 国2 TWC 132 1.6 1220 78 PFI 2# 丰田 2012 国4 TWC 59 1.6 1300 90 PFI 3# 别克 2017 国5 TWC 58 1.5 1225 81 PFI 4# 别克 2015 国5 TWC 91 1.4 1430 103 PFI 5# 大众 2016 国5 TWC 105 1.6 1265 87 PFI 6# 大众 2014 国4 TWC 29 1.8 1600 118 GDI 7# 东风 2016 国5 TWC 73 1.2 1305 100 GDI 8# 本田 2018 国5 TWC 11 1.5 1205 96 GDI 9# 雪佛兰 2018 国5 TWC 51 1.5 1520 GDI 10# 福特 2012 国4 TWC 131 1.8 1340 PFI 11# 别克 2015 国4 TWC 118 2.4 1595 PFI 1.2 测试设备和路线
车载测试系统主要包括Semtech-EFM尾气流量计、Semtech-Ecostar气态污染物分析仪和全球定位系统（global positioning system，GPS）。尾气流量计采用皮托管原理测量排气流量；气态污染物分析仪采用不分光红外法测量CO2和CO排放量，采用不分光紫外法测量NOx排放量，采用氢离子火焰法测量THC排放量；GPS记录测试车辆的逐秒行驶速率和瞬时排放速率。在实际道路上开展测试时车辆PEMS设备的安装情况如图1所示。
车辆测试分别在北京市和深圳市进行，其中有3辆车（9#~11#）在北京市，测试时平均环境温度为1 ℃；其余8辆车在深圳市，测试时平均环境温度为20 ℃。测试路线包括城市道路（速度小于60 km/h）、市郊道路（速度为60~90 km/h）和高速路（速度大于90 km/h），具体信息如表2所示。测试前车辆经过6 h以上浸车，机油温度和环境温度的差值在2 ℃之内，以测量车辆在冷启动时的排放情况。车辆所用燃油均为从加油站统一采购的国6汽油。
表 2 测试车辆在不同道路上的行驶里程和平均速度Table 2. Mileage and average speed of tested vehicles on different roads车辆编号 道路类型 行驶里程/km 平均速度/(km/h) 车辆编号 道路类型 行驶里程/km 平均速度/(km/h) 1# 城市道路 15.2 21 7# 城市道路 15.1 35 市郊道路 15.1 57 市郊道路 15.1 82 高速路 15.1 82 高速路 15.1 100 2# 城市道路 15.2 13 8# 城市道路 15.1 38 市郊道路 15.1 47 市郊道路 15.2 76 高速路 15.3 82 高速路 15.1 102 3# 城市道路 15.1 18 9# 城市道路 15.1 36 市郊道路 15.3 58 市郊道路 15.1 80 高速路 15.2 68 高速路 15.1 102 4# 城市道路 15.2 28 10# 城市道路 15.2 27 市郊道路 15.3 69 市郊道路 15.2 71 高速路 15.2 94 高速路 15.3 85 5# 城市道路 15.2 19 11# 城市道路 15.3 19 市郊道路 15.3 65 市郊道路 15.2 44 高速路 15.2 62 高速路 15.1 80 6# 城市道路 15.1 17 市郊道路 15.2 39 高速路 15.1 81 1.3 数据处理
测试车辆的排放因子（emission factor，EF）和车辆油耗速率（fuel consumption rate，FR）计算公式如下：
$$ \mathrm{E}{\mathrm{F}}_{i}={3\;600\displaystyle\sum\limits _{t}{P}_{i,t}}/{\displaystyle\sum \limits_{t}{v}_{t}} $$ (1) $$\begin{aligned} \mathrm{F}\mathrm{R}=&\frac{1}{D\times {W}_{\mathrm{C}}}\times (0.866\times \mathrm{E}{\mathrm{R}}_{\mathrm{T}\mathrm{H}\mathrm{C}}+ \\ &0.429\times\mathrm{E}{\mathrm{R}}_{\mathrm{C}\mathrm{O}}+0.273\times \mathrm{E}{\mathrm{R}}_{\mathrm{C}{\mathrm{O}}_{2}}) \end{aligned}$$ (2) 式中：
$ \mathrm{E}{\mathrm{F}}_{i} $ 为污染物i的排放因子，g/km；$ {P}_{i,t} $ 为t时刻污染物i的排放量，g/s；$ {v}_{t} $ 为t时刻车辆行驶的瞬时速度，km/h；$ \mathrm{F}\mathrm{R} $ 为车辆油耗速率，L/s；$ \mathrm{E}{\mathrm{R}}_{\mathrm{T}\mathrm{H}\mathrm{C}} $ 、$ \mathrm{E}{\mathrm{R}}_{\mathrm{C}\mathrm{O}} $ 、$ \mathrm{E}{\mathrm{R}}_{{\rm{CO}}_{2}} $ 分别为THC、CO和CO2的瞬时排放速率，g/s；$ {W}_{\mathrm{C}} $ 为碳质量与燃料总质量之比，汽油和柴油均为0.866[20]；$ D $ 为燃料密度，汽油取750 g/L。利用污染物的瞬时排放速率来模拟车辆瞬态工况下的油耗，采用VSP划分瞬态行驶工况，表征单位车辆质量的瞬时输出功率[21]，轻型汽车VSP计算公式如下：
$$ \mathrm{V}\mathrm{S}\mathrm{P}=v\times \left(1.1\times a+9.81\times \mathrm{sin} \;\theta +0.132\right)+0.000 \;302\times {v}^{3} $$ (3) 式中：
$ \mathrm{V}\mathrm{S}\mathrm{P} $ 为发动机比功率，kW/t；$ v $ 为车辆行驶的瞬时速度，m/s；$ a $ 为车辆行驶的逐秒加速度，m/s2；$ \theta $ 为道路坡度，本研究均为0。参照以往轻型汽车行驶工况的研究基础[22-23]，根据车辆行驶速度和加速度划分为28个微观工况单元（Bin），如表3所示。此外，Bin0表示减速或刹车工况，定义为某时刻加速度小于−0.89 m/s2或某时刻以及前2 s内加速度均小于−0.45 m/s[23]。表 3 轻型汽车Bin划分方法Table 3. Bin distributions of light vehicles in this studyVSP/(kW/t) v/(km/h) <1.6 1.6~40 40~80 ≥80 ≤−4 Bin1（怠速） Bin11 Bin21 Bin35 −4~−2 Bin1（怠速） Bin12 Bin22 Bin35 −2~0 Bin1（怠速） Bin13 Bin23 Bin35 0~2 Bin1（怠速） Bin14 Bin24 Bin35 2~4 Bin1（怠速） Bin15 Bin25 Bin35 4~6 Bin1（怠速） Bin16 Bin26 Bin36 6~8 Bin1（怠速） Bin17 Bin27 Bin37 8~10 Bin1（怠速） Bin18 Bin28 Bin38 10~12 Bin1（怠速） Bin18 Bin29 Bin38 12~14 Bin1（怠速） Bin18 Bin2X Bin39 14~16 Bin1（怠速） Bin18 Bin2Y Bin39 16~20 Bin1（怠速） Bin18 Bin2Y Bin3X >20 Bin1（怠速） Bin18 Bin2Y Bin3Y Zhang等[15]研究表明，油耗与车速之间存在定量响应关系。为了更好地理解车速与油耗的关系，使用短工况法对数据进行处理以消除车辆自身因素（车质量、驾驶习惯等）带来的影响。将车辆的油耗速率代入到特定工况下，得到该车辆的基准油耗。然后将车辆在一个短时间段内（取300 s为1个短工况）的油耗总量与上述基准油耗进行比较，即可得到该车辆该短工况内的相对油耗因子，计算公式如下：
$$ \mathrm{E}{\mathrm{F}}_{\mathrm{F}{\mathrm{R}}_{0}}={360\;000\sum _{k}\overline{\mathrm{F}{\mathrm{R}}_{k}}\cdot {P}_{k}}/{{v}_{0}} $$ (4) 式中：
$ \mathrm{E}{\mathrm{F}}_{\mathrm{F}{\mathrm{R}}_{0}} $ 为车辆在基准工况下的油耗因子，L/(100 km)；$ \overline{\mathrm{F}{\mathrm{R}}_{k}} $ 为车辆在工况单元k下的平均油耗速率，L/s；$ {P}_{k} $ 为工况单元k在整个基准工况中所占的比例，%；$ {v}_{0} $ 为车辆在基准工况下的平均速度，km/h。车辆相对油耗（relative fuel rate，RFR）的计算公式如下：$$ \mathrm{R}{\mathrm{F}\mathrm{R}}_{i}={\mathrm{E}{\mathrm{F}}_{\mathrm{F}{\mathrm{R}}_{i}}}/{\mathrm{E}{\mathrm{F}}_{\mathrm{F}{\mathrm{R}}_{0}}} $$ (5) 式中：
$ \mathrm{R}{\mathrm{F}\mathrm{R}}_{i} $ 为车辆在单位时间i（300 s）内的相对油耗因子，无量纲；$ \mathrm{E}{\mathrm{F}}_{\mathrm{F}{\mathrm{R}}_{i}} $ 为车辆在单位时间i（300 s）内的油耗因子，L/(100 km)。2. 结果与讨论
2.1 气态污染物排放特征
表4展示了本研究基于车载测试和其他研究基于台架测试的气态污染物排放因子的对比。从表4可以看出，CO、NOx和THC排放因子分别为（910.4±822.6）、（58.0±48.3）和（21.6±16.1）mg/km。其中CO和NOx排放因子与其他研究相差不大，而THC的排放因子低于其他研究结果（40.6~72.3 mg/km）。不同研究中结果差异较大可能是由于采用了不同的测试工况和仪器，此外不同车辆的发动机负荷、空燃比和温度等因素也会造成结果的差异。1#车符合国2排放标准，其CO、NOx和THC的排放因子分别为1 020.5、83.5和62.7 mg/km，是相同条件下符合国4排放标准车辆的7.7倍；与此同时，由于机械磨损和催化剂老化等因素，生产年份较早以及高行驶里程车辆的后处理装置的效率降低，导致排放劣化[24-25]。
表 4 本研究与其他研究气态污染物的排放因子Table 4. Emission factors of gaseous pollutants from this study and other studiesmg/km 2.1.1 行驶工况和环境温度对气态污染物排放的影响
车辆CO、NOx和THC在热稳运行阶段基于发动机比功率-车速（VSP-velocity，VSP-v）在不同环境温度（1和20 ℃）时的排放速率如图2所示。从图2可以看出，在环境温度为20 ℃时，3个速度区间的CO、NOx和THC排放速率都随VSP-v增加而增加。如低速（ Bin0~Bin18）和中速区（Bin21~Bin2Y）CO的排放速率分别增加了6.8和4.9倍，在高速区（Bin35~Bin3Y）CO的排放速率从Bin35的（15.8±30.5）mg/s增加为Bin3Y的（94.5±19.3）mg/s，提高了5.0倍。NOx和THC的排放速率从Bin35到Bin3Y分别增加了6.2和2.3倍。环境温度为1 ℃时各气态污染物排放速率同样随着VSP-v的增加而增加。如在低速区CO排放速率从Bin1的（1.8±1.6）mg/s增加为Bin18的（11.4±14.6）mg/s，增加了2倍，而THC的排放速率从Bin1的（0.01±0.01）mg/s增加为Bin18的（0.2±0.3）mg/s，增加了15倍。
![]()
图 2 微观运行模态下CO、NOx和THC的排放速率Figure 2. Emission rates of CO, NOx, and THC under micro-operating mode高速区20 ℃时CO和NOx的排放速率分别比1 ℃时高139%±189%和90%±66%；在低速、中速和高速区内，20 ℃时THC的排放速率分别比1 ℃时高217%±137%、129%±65%和710%±402%；而低速和中速区内，20 ℃和1 ℃时CO和NOx排放速率无显著差异。此外，以往的研究[28]表明，低温环境下（−7 ℃）CO和THC排放速率比22 ℃时高423%±104%和225%±165%，与本研究结果不同，可能是由于本研究中测试环境低温（1 ℃）未达到规定试验条件〔环境平均温度应为（−7±3）℃〕[18]，另外低温条件对冷启动阶段的排放有显著影响，而本研究的低温测试中浸车位置处于实验室内，导致没有获得低温冷启动阶段的排放。因此，今后的研究应在增加测试车辆数、更低的环境温度以及低温室外浸车等方面加强，以获得更真实的污染物排放特征。
2.1.2 冷启动对气态污染物排放的影响
为研究冷启动对车辆气态污染物排放的贡献，本研究将车辆在启动后污染物排放的瞬时浓度降至热稳定运行阶段（启动300 s后）的平均浓度作为冷启动阶段的结束。图3分别展示了GDI和PFI车辆气态污染物冷启动阶段在整个运行工况的排放贡献。从图3可以看出，虽然GDI车辆冷启动阶段只占整个行驶里程的1.5%±1.1%，然而该阶段CO、NOx和THC排放的贡献分别占总排放的9.3%±8.6%、1.3%±0.7%和48.9%±49.9%；同样，PFI车辆冷启动阶段只占整个行驶里程的2.0%±3.6%，然而该阶段CO、NOx和THC排放的贡献分别占总排放的12.3%±7.8%、8.9%±6.1%和55.4%±32.2%。其中THC排放因子冷启动阶段的贡献率最高，表明冷启动对THC排放的影响更为显著[26]。由于车辆在启动阶段排气温度低，TWC无法及时达到工作温度（250~300 ℃）[29]，导致冷启动阶段污染物排放急剧增加。因此，开发新型催化剂是进一步减少车辆在冷启动阶段污染物排放量的方法之一[30]。GDI车辆冷启动阶段CO、NOx和THC的排放量分别为（3.9±3.1）、（0.1±0.1）和（0.6±0.4）g，分别是PFI车辆排放量的0.5、0.3和0.6倍。这是由于PFI发动机喷射点在进气门的上游，进气口壁和进气门上会形成液体燃料膜，液膜在壁上的积聚改变空燃比，使PFI发动机更容易形成富燃区[11,31]，导致不完全燃烧；GDI发动机中分层进气实现的分级燃烧和燃料汽化的冷却作用有助于减少NOx的形成[11,32]。
![]()
图 3 GDI和PFI车冷启动阶段CO、NOx和THC排放贡献Figure 3. Emission contributions of CO, NOx, and THC for GDI and PFI vehicles in cold start phase2.2 行驶工况和环境温度对油耗的影响
图4为GDI和PFI车辆基于瞬态工况的平均油耗速率。从图4可以看出，在3个速度区间内，平均油耗速率都随VSP-v的增加而增加。GDI车辆在低速区（Bin0~Bin18）的平均油耗从Bin0的0.3 mL/s增加到Bin18的1.9 mL/s，中速区（Bin21~Bin2Y）的平均油耗增加了4.5倍。PFI车辆平均油耗在中速和高速区分别增加了2.9和1.0倍。此外，在中高速区内，GDI车辆平均油耗速率随VSP-v增加的幅度要高于PFI车，表明GDI车辆在高加速状态下的燃油经济性远低于预想结果（GDI车油耗比PFI车低13%~15%）[26,33]。
![]()
图 4 GDI和PFI车辆在微观运行模态下的平均油耗速率Figure 4. Average fuel consumption rates in micro-operating modes for GDI and PFI vehicles以中国轻型汽车测试循环（China light-duty vehicle test cycle，CLTC）作为测试车辆的基准工况，分析该基准工况下的相对油耗。以短工况（本研究为300 s）内的平均速度作为自变量，该工况对应的相对油耗因子为因变量作测试车辆油耗散点图并进行拟合，得到相对油耗因子的速度修正曲线，结果见图5。从图5可以看出，短工况下相对油耗因子和平均车速存在强相关性（R2=0.853）。在交通堵塞区间内车辆的相对油耗因子随速度减小而显著增加，尤其是在车速小于15 km/h时，这通常发生在大城市的早晚高峰时期；车速在40 km/h以上时车辆油耗受车速变化影响并不显著。这与Zheng等[34]研究得到的出租车CO2排放趋势相似。而轻型乘用车行驶速度多以怠速为主，加减速比例较高[35]。因此，缓解交通拥堵状况对于降低机动车油耗非常重要。短工况下GDI和PFI车辆的相对油耗因子仅相差0.4%，GDI车辆的燃油经济性在实际驾驶条件下优势并不明显。Saliba等[26,33]基于台架测试的研究结果表明，GDI车辆的燃油经济性比PFI车辆高出13%~15%；另有研究[36]表明，GDI车辆的油耗仅减少1.5%；Confer等[37]研究发现，GDI车辆油耗优势为2%~4%。这可能是由于汽车生产商会针对特定工况进行优化，导致GDI车辆的油耗测试结果理想化。此外行驶工况[15]、整车质量[38]和车辆排量[39]也可能会造成结果的差异。
![]()
图 5 车辆平均速度和相对油耗因子的相关性Figure 5. Correlations between averaged vehicle speeds and relative fuel consumption如图6所示，整体而言，环境温度为1 ℃时车辆的平均油耗速率均高于环境温度为20 ℃时。这可能是由于在低温条件下，曲轴箱机油黏度高，发动机内机械摩擦大，需消耗更多燃料以克服其工作时的摩擦；此外，可能还由于低温时发动机燃烧效率低，需消耗更多燃料以避免熄火[33]，同样导致油耗增加。未来需要针对排放因子的不同影响因素开展进一步研究。在不同的速度区间内，环境温度从20 ℃降到1 ℃时，车辆油耗速率随VSP-v增加的增幅不同。如在低速和中速区，环境温度为1 ℃时车辆油耗速率分别比20 ℃时高14.5%±14.0%和19.6%±9.9%；高速区内，1 ℃时的车辆油耗速率比20 ℃时高27.1%±24.5%（从Bin35的50.3%到Bin3Y的−3.4%）。显然，高速区内因环境温度降低而导致油耗速率增幅更高。因此，应更多地关注高速区的油耗特征。
![]()
图 6 微观运行模态下不同环境温度的平均油耗速率Figure 6. Average fuel consumption rates in micro-operating modes under different ambient temperatures3. 结论
（1）微观运行工况下的3个速度区间内，车辆的CO、NOx和THC排放速率都随VSP-v增加而增加，且低速区THC排放速率的增幅更大；20 ℃时CO、NOx和THC排放速率高于1 ℃时的排放速率，尤其在高速区间差异更加显著。
（2）冷启动阶段对机动车气态污染物排放存在显著影响，GDI车辆冷启动阶段只占整个行驶里程的1.5%±1.1%，然而该阶段CO、NOx和THC排放的贡献分别占总排放的9.3%±8.6%、1.3%±0.7%和48.9%±49.9%；同样，PFI车辆冷启动阶段只占整个行驶里程的2.0%±3.6%，然而该阶段CO、NOx和THC排放的贡献分别占总排放的12.3%±7.8%、8.9%±6.1%和55.4%±32.2%。
（3）微观运行工况下的3个速度区间内，车辆平均油耗速率都随VSP-v增加而增加，且GDI车辆在中高速区内的增幅高于PFI车辆。短工况下车辆的相对油耗因子和平均车速存在强相关性（R2=0.853），在平均车速小于15 km/h的拥堵工况下，油耗随车速降低迅速增加；平均车速大于40 km/h时，油耗受车速变化影响并不明显。
（4）环境温度为1 ℃时车辆的平均油耗速率高于20 ℃。高速区内，1 ℃时的车辆油耗速率比20 ℃时高27.1%±24.5%，该区间温度对油耗的影响比低中速区更加显著。
-
![]()
图 2 微观运行模态下CO、NOx和THC的排放速率
Figure 2. Emission rates of CO, NOx, and THC under micro-operating mode
![]()
图 3 GDI和PFI车冷启动阶段CO、NOx和THC排放贡献
Figure 3. Emission contributions of CO, NOx, and THC for GDI and PFI vehicles in cold start phase
![]()
图 4 GDI和PFI车辆在微观运行模态下的平均油耗速率
Figure 4. Average fuel consumption rates in micro-operating modes for GDI and PFI vehicles
![]()
图 5 车辆平均速度和相对油耗因子的相关性
Figure 5. Correlations between averaged vehicle speeds and relative fuel consumption
![]()
图 6 微观运行模态下不同环境温度的平均油耗速率
Figure 6. Average fuel consumption rates in micro-operating modes under different ambient temperatures
表 1 测试车辆基本信息
Table 1 Details of tested vehicles
车辆编号 品牌 生产年份 排放标准 后处理 行驶里程/(103 km) 排量/L 整备质量/kg 额定功率
/kW喷油方式 1# 别克 2006 国2 TWC 132 1.6 1220 78 PFI 2# 丰田 2012 国4 TWC 59 1.6 1300 90 PFI 3# 别克 2017 国5 TWC 58 1.5 1225 81 PFI 4# 别克 2015 国5 TWC 91 1.4 1430 103 PFI 5# 大众 2016 国5 TWC 105 1.6 1265 87 PFI 6# 大众 2014 国4 TWC 29 1.8 1600 118 GDI 7# 东风 2016 国5 TWC 73 1.2 1305 100 GDI 8# 本田 2018 国5 TWC 11 1.5 1205 96 GDI 9# 雪佛兰 2018 国5 TWC 51 1.5 1520 GDI 10# 福特 2012 国4 TWC 131 1.8 1340 PFI 11# 别克 2015 国4 TWC 118 2.4 1595 PFI 
下载: 导出CSV
表 2 测试车辆在不同道路上的行驶里程和平均速度
Table 2 Mileage and average speed of tested vehicles on different roads
车辆编号 道路类型 行驶里程/km 平均速度/(km/h) 车辆编号 道路类型 行驶里程/km 平均速度/(km/h) 1# 城市道路 15.2 21 7# 城市道路 15.1 35 市郊道路 15.1 57 市郊道路 15.1 82 高速路 15.1 82 高速路 15.1 100 2# 城市道路 15.2 13 8# 城市道路 15.1 38 市郊道路 15.1 47 市郊道路 15.2 76 高速路 15.3 82 高速路 15.1 102 3# 城市道路 15.1 18 9# 城市道路 15.1 36 市郊道路 15.3 58 市郊道路 15.1 80 高速路 15.2 68 高速路 15.1 102 4# 城市道路 15.2 28 10# 城市道路 15.2 27 市郊道路 15.3 69 市郊道路 15.2 71 高速路 15.2 94 高速路 15.3 85 5# 城市道路 15.2 19 11# 城市道路 15.3 19 市郊道路 15.3 65 市郊道路 15.2 44 高速路 15.2 62 高速路 15.1 80 6# 城市道路 15.1 17 市郊道路 15.2 39 高速路 15.1 81
下载: 导出CSV
表 3 轻型汽车Bin划分方法
Table 3 Bin distributions of light vehicles in this study
VSP/(kW/t) v/(km/h) <1.6 1.6~40 40~80 ≥80 ≤−4 Bin1（怠速） Bin11 Bin21 Bin35 −4~−2 Bin1（怠速） Bin12 Bin22 Bin35 −2~0 Bin1（怠速） Bin13 Bin23 Bin35 0~2 Bin1（怠速） Bin14 Bin24 Bin35 2~4 Bin1（怠速） Bin15 Bin25 Bin35 4~6 Bin1（怠速） Bin16 Bin26 Bin36 6~8 Bin1（怠速） Bin17 Bin27 Bin37 8~10 Bin1（怠速） Bin18 Bin28 Bin38 10~12 Bin1（怠速） Bin18 Bin29 Bin38 12~14 Bin1（怠速） Bin18 Bin2X Bin39 14~16 Bin1（怠速） Bin18 Bin2Y Bin39 16~20 Bin1（怠速） Bin18 Bin2Y Bin3X >20 Bin1（怠速） Bin18 Bin2Y Bin3Y
下载: 导出CSV
-
[1] IODICE P, SENATORE A. Appraisal of pollutant emissions and air quality state in a critical Italian region: methods and results[J]. Environmental Progress & Sustainable Energy,2015,34(5):1497-1505.
[2] TONG Z M, CHEN Y J, MALKAWI A, et al. Energy saving potential of natural ventilation in China: the impact of ambient air pollution[J]. Applied Energy,2016,179:660-668. DOI: 10.1016/j.apenergy.2016.07.019
[3] DROZD G T, ZHAO Y L, SALIBA G, et al. Detailed speciation of intermediate volatility and semivolatile organic compound emissions from gasoline vehicles: effects of cold-starts and implications for secondary organic aerosol formation[J]. Environmental Science & Technology,2019,53(3):1706-1714.
[4] 生态环境部. 中国移动源环境管理年报[A]. 北京: 生态环境部, 2019. [5] MCCAFFERY C, ZHU H W, LI C G, et al. On-road gaseous and particulate emissions from GDI vehicles with and without gasoline particulate filters (GPFs) using portable emissions measurement systems (PEMS)[J]. Science of the Total Environment,2020,710:136366. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2019.136366
[6] YANG Z W, LIU Y, WU L, et al. Real-world gaseous emission characteristics of Euro 6b light-duty gasoline- and diesel-fueled vehicles[J]. Transportation Research Part D:Transport and Environment,2020,78:102215. DOI: 10.1016/j.trd.2019.102215
[7] CHONG H S, KWON S, LIM Y, et al. Real-world fuel consumption, gaseous pollutants, and CO2 emission of light-duty diesel vehicles[J]. Sustainable Cities and Society,2020,53:101925. DOI: 10.1016/j.scs.2019.101925
[8] GRAHAM L. Chemical characterization of emissions from advanced technology light-duty vehicles[J]. Atmospheric Environment,2005,39(13):2385-2398. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2004.10.049
[9] SINGH S. Comparison of fuel economy and gaseous emissions of gas-direct injection versus port fuel injection light duty vehicles based on real-world measurements[D]. North Carolina: North Carolina State University, 2018.
[10] 王军方, 尹航, 王宏丽, 等.轻型汽油车国六标准可行性研究[J]. 环境工程技术学报,2017,7(6):661-665. DOI: 10.3969/j.issn.1674-991X.2017.06.091 WANG J F, YIN H, WANG H L, et al. Study on probability of compliance with China 6 standard for the emission from light duty gasoline vehicles[J]. Iournal of Environmental Engineering Technology,2017,7(6):661-665. DOI: 10.3969/j.issn.1674-991X.2017.06.091
[11] ZHAO F, LAI M C, HARRINGTON D L. Automotive spark-ignited direct-injection gasoline engines[J]. Progress in Energy and Combustion Science,1999,25(5):437-562. DOI: 10.1016/S0360-1285(99)00004-0
[12] WEILENMANN M, FAVEZ J Y, ALVAREZ R. Cold-start emissions of modern passenger cars at different low ambient temperatures and their evolution over vehicle legislation categories[J]. Atmospheric Environment,2009,43(15):2419-2429. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2009.02.005
[13] CLAIROTTE M, ADAM T W, ZARDINI A A, et al. Effects of low temperature on the cold start gaseous emissions from light duty vehicles fuelled by ethanol-blended gasoline[J]. Applied Energy,2013,102:44-54. DOI: 10.1016/j.apenergy.2012.08.010
[14] YAO Z L, WANG Q D, HE K B, et al. Characteristics of real-world vehicular emissions in Chinese cities[J]. Journal of the Air & Waste Management Association (1995),2007,57(11):1379-1386.
[15] ZHANG S J, WU Y, LIU H, et al. Real-world fuel consumption and CO2 (carbon dioxide) emissions by driving conditions for light-duty passenger vehicles in China[J]. Energy,2014,69:247-257. DOI: 10.1016/j.energy.2014.02.103
[16] YANG L, WU Y, LI J Q, et al. Mass concentrations and temporal profiles of PM10, PM2.5 and PM1 near major urban roads in Beijing[J]. Frontiers of Environmental Science & Engineering,2014,9(4):675-684.
[17] WU Y, ZHANG S J, LI M L, et al. The challenge to NOx emission control for heavy-duty diesel vehicles in China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics,2012,12(19):9365-9379. DOI: 10.5194/acp-12-9365-2012
[18] 环境保护部, 国家质量监督检验检疫总局. 轻型汽车污染物排放限值及测量方法: GB 18352.6—2016[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2020. [19] LUJÁN J M, BERMÚDEZ V, DOLZ V, et al. An assessment of the real-world driving gaseous emissions from a Euro 6 light-duty diesel vehicle using a portable emissions measurement system (PEMS)[J]. Atmospheric Environment,2018,174:112-121. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2017.11.056
[20] 国家发展和改革委员会. 轻型汽车燃料消耗量试验方法: GB/T 19233—2003[S]. 北京: 中国标准出版社, 2003. [21] IMÉNEZ-PALACIOS J L. Understanding and quantifying motor vehicle emissions with vehicle specific power and TILDAS remote sensing[D]. Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology, 1999.
[22] 杨柳含子. 基于车载诊断系统的机动车油耗与氮氧化物排放特征研究[D]. 北京: 清华大学, 2016: 20-23. [23] US Environmental Protection Agency. Development of emission rates for heavy-duty vehicles in the motor vehicle emissions simulator MOVES2010[R]. Washington DC: Office of Transportation and Air Quality, 2010: 11-12.
[24] BISHOP G A, STEDMAN D H, BURGARD D A, et al. High-mileage light-duty fleet vehicle emissions: their potentially overlooked importance[J]. Environmental Science & Technology,2016,50(10):5405-5411.
[25] BORKEN-KLEEFELD J, CHEN Y C. New emission deterioration rates for gasoline cars: results from long-term measurements[J]. Atmospheric Environment,2015,101:58-64. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2014.11.013
[26] SALIBA G, SALEH R, ZHAO Y L, et al. Comparison of gasoline direct-injection (GDI) and port fuel injection (PFI) vehicle emissions: emission certification standards, cold-start, secondary organic aerosol formation potential, and potential climate impacts[J]. Environmental Science & Technology,2017,51(11):6542-6552.
[27] WU X, ZHANG S J, GUO X, et al. Assessment of ethanol blended fuels for gasoline vehicles in China: fuel economy, regulated gaseous pollutants and particulate matter[J]. Environmental Pollution,2019,253:731-740. DOI: 10.1016/j.envpol.2019.07.045
[28] DARDIOTIS C, MARTINI G, MAROTTA A, et al. Low-temperature cold-start gaseous emissions of late technology passenger cars[J]. Applied Energy,2013,111:468-478. DOI: 10.1016/j.apenergy.2013.04.093
[29] MAHADEVAN G, SUBRAMANIAN S. Experimental investigation of cold start emission using dynamic catalytic converter with pre-catalyst and hot air injector on a multi cylinder spark ignition engine[C]//SAE Technical Paper Series. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States: SAE International, 2017.
[30] WANG W, MCCOOL G, KAPUR N, et al. Mixed-phase oxide catalyst based on Mn-mullite (Sm, Gd) Mn2O5 for NO oxidation in diesel exhaust[J]. Science,2012,337:832-835. DOI: 10.1126/science.1225091
[31] CHAN T W, MELOCHE E, KUBSH J, et al. Impact of ambient temperature on gaseous and particle emissions from a direct injection gasoline vehicle and its implications on particle filtration[J]. SAE International Journal of Fuels and Lubricants,2013,6(2):350-371. DOI: 10.4271/2013-01-0527
[32] COLE R L, POOLA R B, SEKAR R. Exhaust emissions of a vehicle with a gasoline direct-injection engine[C]//SAE Technical Paper Series. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States: SAE International, 1998.
[33] ZHU R C, HU J N, BAO X F, et al. Tailpipe emissions from gasoline direct injection (GDI) and port fuel injection (PFI) vehicles at both low and high ambient temperatures[J]. Environmental Pollution,2016,216:223-234. DOI: 10.1016/j.envpol.2016.05.066
[34] ZHENG X, WU Y, ZHANG S J, et al. Evaluating real-world emissions of light-duty gasoline vehicles with deactivated three-way catalyst converters[J]. Atmospheric Pollution Research,2018,9(1):126-132. DOI: 10.1016/j.apr.2017.08.001
[35] 王军方, 丁焰, 王爱娟, 等.北京机动车行驶工况研究[J]. 环境工程技术学报,2012,2(3):240-246. DOI: 10.3969/j.issn.1674-991X.2012.03.037 WANG J F, DING Y, WANG A J, et al. Study of vehicle driving cycle modes on road in Beijing[J]. Journal of Environmental Engineering Technology,2012,2(3):240-246. DOI: 10.3969/j.issn.1674-991X.2012.03.037
[36] National Research Council. Cost, effectiveness, and deployment of fuel economy technologies for light-duty vehicles[M]. Washington DC: National Academies Press, 2015.
[37] CONFER K A, KIRWAN J, ENGINEER N. Development and vehicle demonstration of a systems-level approach to fuel economy improvement technologies[C]//SAE Technical Paper Series. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States: SAE International, 2013.
[38] KOBAYASHI S, PLOTKIN S, RIBEIRO S K. Energy efficiency technologies for road vehicles[J]. Energy Efficiency,2009,2(2):125-137. DOI: 10.1007/s12053-008-9037-3
[39] GONZÁLEZ PALENCIA J C, FURUBAYASHI T, NAKATA T. Energy use and CO2 emissions reduction potential in passenger car fleet using zero emission vehicles and lightweight materials[J]. Energy,2012,48(1):548-565. □ DOI: 10.1016/j.energy.2012.09.041
-
期刊类型引用(6)
1. 李姗姗，周弘毅. 基于CRITIC-云模型的石化行业节能减排技术评价. 河北科技大学学报. 2025(01): 108-118 . 
百度学术
2. 张艺凡，杨崴，张煦康，李奇芫. 基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评. 建筑节能(中英文). 2024(04): 109-118 . 百度学术
3. 王寿兵，隗琪，方锴，屈颖，王心怡，陈浩. 生命周期评价在钢铁行业的应用及研究进展. 复旦学报(自然科学版). 2024(03): 291-305 . 百度学术
4. 齐啸. CO_2捕集与资源化利用技术现状及发展方向. 化学工程师. 2023(01): 58-62 . 百度学术
5. 贾佳，陆晴，杨帆. 基于NMF算法的全球碳中和技术领域研究态势分析. 科学观察. 2023(01): 27-44 . 百度学术
6. 杨宗帅，魏昌龙，宋昕，王生晖，熊勤学，李燕丽. 生命周期评价研究及其在我国土壤修复领域的应用进展. 土壤通报. 2023(04): 966-977 . 百度学术
其他类型引用(7)
计量
- 文章访问数: 317
- HTML全文浏览量: 195
- PDF下载量: 34
- 被引次数: 13
